滴滴开源的企业级监控系统（夜莺）衍生至 OpenFalcon，对其进行了大量深入的优化，特别是监控报警方面融合了大量滴滴生产级的实践，社区可以直接分享此红利。

美菜网看到了夜莺的很多优势后，果断将我们的监控系统（基于 OpenFalcon 架构）整体迁移到夜莺架构上来，并在迁移的过程中将我们之前的一些实践融合进来，
Prometheus-Exporter-Collector 正是此过程中的一个产物。

注：本文中所提到的各类资源请在附录中索骥查看。

1、为什么引入
Prometheus-Exporter-Collector 采集插件？

美菜网在监控平台建设的过程中，涵盖了基础设施、存储、中间件和应用服务多层次的监控。基础设施部分，直接采用了 OpenFalcon 生态的采集插件；存储和中间件层面，我们发现 Prometheus 更加丰富与完善，因此希望将 Prometheus 与 OpenFalcon 整合起来发挥各自的优势。迁移夜莺的过程中，我们希望继续发挥这种优势，夜莺优秀的插件扩展机制让一切变得简单，于是诞生了
Prometheus-Exporter-Collector。

Prometheus-Exporter-Collector 可以支持各类 Exporter，夜莺轻松拥有 Prometheus 生态的采集能力，目前在美菜已经投产了 MySQL、Redis、ElasticSearch、Ceph、Hadoop 体系、Nginx 等，更多的 Exporter 插件请查看官方文档。

2、如何与夜莺整合？

Exporter 定位指标采集，在 Prometheus 体系中采用的拉模式获取指标，而夜莺则采用的是推模式，因此两者之间需要一个桥梁来衔接，
Prometheus-Exporter-Collector 承担此角色。

在夜莺的体系中它作为插件存在，由 collector 驱动其运行，周期性地从Exporter 中读取指标，并转换成夜莺的数据模型后推送到夜莺的服务端，采集信息在夜莺的管理控制台（WEB端）简单配置并下发给 collector 即可。

在Exporter和夜莺的数据模型转换过程中，我们遵循了如下规则：

• 指标名称（metric）、标签（tags/labels）和值（Value）直接转化；

• 时间戳（timestamp）默认 Exporter 指定，没有则
  Prometheus-Exporter-Collector使用当前时间填充；

• 支持用户追加新的标签；

• Endpoint（夜莺特有概念）默认本机，由夜莺的collector填充，当然用户也可以在配置侧自定义；

• 指标类型，Prometheus 采取的策略是使用者采用函数自由转换，我们希望引入一些最佳实践简化使用，对于计数器类型，我们支持用户配置策略将其转换成差值（Substract）和速率（Rate）、Uptype 类型默认转换成 Guage；

3、使用指南

在夜莺采集配置中配置
Prometheus-Exporter-Collector 采集插件（及其参数）即可，如下图所示：

详细地使用说明请戳视频：开源运维监控系统 Nightingale-系列10-新版插件以及与PrometheusExporter整合（By 秦晓辉）

https://www.bilibili.com/video/BV19C4y1a7zh/

附：ES监控大盘